Golang错误日志：logrus与上下文实战指南

各位小伙伴们，大家好呀！看看今天我又给各位带来了什么文章？本文标题是《Golang错误日志记录：logrus与错误上下文实战》，很明显是关于Golang的文章哈哈哈，其中内容主要会涉及到等等，如果能帮到你，觉得很不错的话，欢迎各位多多点评和分享！

使用 Golang 做错误日志记录，应结合 logrus 和 pkg/errors 实现结构化日志与上下文信息记录。1. 使用 logrus 输出 JSON 格式日志并添加字段，便于日志系统解析；2. 用 pkg/errors 包装错误，保留堆栈和上下文；3. 结合两者记录错误时附带关键字段和可选堆栈；4. 统一错误处理逻辑、按需输出堆栈、结合 context 传递请求 ID、避免重复记录日志，从而提升排查效率与系统可观测性。

用 Golang 做错误日志记录，很多人一开始可能只是简单地用标准库的 log 包打印一下信息。但随着项目变大、部署环境变多，你会发现仅仅输出“出错了”是远远不够的。我们需要更清晰的上下文、结构化的日志格式，以及方便后续排查的能力。

在实际开发中，logrus 是一个非常常用的第三方日志库，它支持结构化日志、设置日志级别、添加字段等功能。而结合 errors 包 或者像 pkg/errors 这样的错误包装工具，我们可以实现带上下文信息的错误日志记录，对定位问题帮助很大。

1. 使用 logrus 记录结构化日志

Golang 标准库的 log 包虽然简单易用，但输出的是纯文本，不利于日志收集系统解析。logrus 的优势在于它可以输出 JSON 格式日志，并且可以灵活添加字段。

import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
    logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{}) // 设置为 JSON 格式输出

    logrus.WithFields(logrus.Fields{
        "user_id": 123,
        "action":  "login",
    }).Error("failed to login")
}

这样输出的日志会包含字段信息，比如：

{
  "action": "login",
  "level": "error",
  "msg": "failed to login",
  "time": "2024-06-10T12:00:00Z",
  "user_id": 123
}

这对后期日志分析平台（如 ELK、Loki）来说非常友好。

2. 错误包装与上下文传递：使用 pkg/errors

单纯记录错误信息往往不够，我们还需要知道错误发生的调用栈、具体上下文等信息。这时候可以用 pkg/errors 来包装错误。

import (
    "github.com/pkg/errors"
)

func doSomething() error {
    return errors.New("something went wrong")
}

func callSomething() error {
    err := doSomething()
    if err != nil {
        return errors.Wrap(err, "callSomething failed")
    }
    return nil
}

上面的例子中，Wrap 方法会在原有错误的基础上加上新的描述，同时保留原始错误和堆栈信息。你可以通过 errors.Cause() 获取最底层的错误原因，也可以用 %+v 打印完整的堆栈。

3. 结合 logrus 与 pkg/errors 输出详细错误日志

将两者结合起来，可以在记录错误时不仅输出错误信息，还能带上上下文字段，甚至堆栈信息。

err := callSomething()
if err != nil {
    logrus.WithFields(logrus.Fields{
        "error":   err.Error(),
        "stack":   fmt.Sprintf("%+v", err), // 输出完整堆栈
        "user_id": 456,
    }).Error("an error occurred during processing")
}

如果你希望保持日志简洁，也可以只记录关键字段和错误信息，把堆栈信息作为可选内容存储起来备用。

小贴士：

• 如果你不想每次都手动加 error 和 stack 字段，可以封装一个统一的错误日志函数。
• 日志中不要记录敏感信息，比如密码、token 等。
• 可以根据日志级别控制是否输出堆栈信息（例如 debug 级别才输出 stack）。

4. 实际应用中的建议与注意事项

在实际项目中，有几点经验值得分享：

• 统一错误处理逻辑：比如封装一个 LogError(logger *logrus.Entry, err error) 函数来集中处理错误日志的记录方式。
• 按需输出堆栈信息：不是每次都需要完整堆栈，只有在需要调试的时候才输出，避免日志过于冗长。
• 结合 context 传递请求 ID：每个请求生成唯一 ID 并写入日志字段，有助于链路追踪。
• 避免日志重复记录：有时候错误会被层层捕获并多次记录，要注意避免重复输出相同信息。

基本上就这些了。用好 logrus 和错误包装工具，能让你在排查线上问题时轻松不少。结构化日志 + 上下文信息，是构建可观测性系统的基础之一。

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